安徽高校省级自然科学研究基金(KJ2007A087)
- 作品数：8 被引量：85H指数：5
- 相关作者：苏守宝汪继文王本有方杰汪德如更多>>
- 相关机构：安徽大学皖西学院安徽科技学院更多>>
- 发文基金：安徽高校省级自然科学研究基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于粒子系统和音频系统的烟花模拟被引量：5
- 2009年
- 针对模糊物体的模拟方法存在着粒子数量绘制巨大、粒子运动状态复杂、计算耗时、实时性及逼真性不够等问题,提出了一种基于粒子系统和音频系统的烟花模拟方法,以三角形格作为绘制烟花粒子的基本图元,结合纹理映射,色彩融合技术来绘制烟花粒子,在显示列表中生成纹理,再结合FMOD引擎技术,加入音频系统,实验结果表明提出的方法增强了模拟的逼真性。
- 汪继文金余峰苏守宝谢安兵
- 关键词：粒子系统音频系统烟花
- 一种新的高校自动排考算法被引量：11
- 2007年
- 针对目前高校自动排考算法的不足,提出了一种新的高校自动排考算法。算法不仅解决了考试课程、考场及监考教师的自动安排,还实现了重修考生的自动安排,并在监考教师安排算法中利用监考权重系数、时间匹配串提高了监考教师安排的合理性和灵活性,经实际应用表明,算法较好地满足了组织此类考试的要求。
- 黄勇苏守宝
- 关键词：高校教务管理自动排考
- 基于FPGA的DDS信号发生器系统的设计被引量：11
- 2008年
- 直接数字频率合成(DDS)技术,已成为频率合成技术的主流方向,现场可编程门阵列(FPGA)技术具有强大的硬件逻辑功能。文章主要阐述DDS的工作原理,基于FPGA设计DDS信号发生器的主要环节。简单介绍了运用Altera公司的QuartusⅡ软件平台,通过硬件设计语言(VHDL)设计频率寄存器、加法器、相位寄存器等功能模块,并将各部件编译综合为一个元件的方法。实验证明,输出波形质量高,效果好。
- 王本有汪德如苏守宝
- 关键词：FPGANCOROM
- 基于入侵性杂草克隆的图像聚类方法被引量：20
- 2008年
- 针对原始谱聚类初始敏感的缺点,提出了一种新的基于入侵性杂草优化(IWO)的图像聚类方法(CIWO).该算法通过计算峰值信噪比(PSNR),动态确定图像聚类簇数的最优选择范围,采用最小量差、最小簇内距离、最大簇间距离重新构造了图像聚类质量的评价函数,通过模拟杂草克隆的自然行为对图像数据集的簇中心进行快速准确定位.将算法应用于几个基准测试图像,并通过聚类有效性准则与k-Means、FCM、PSO等方法进行比较,发现CIWO具有更稳定的图像聚类性能.实验结果也表明,所提出的算法可获得更优的图像聚类质量.
- 苏守宝方杰汪继文王本有
- 关键词：模式识别图像聚类
- 一种基于FPGA的数字IC设计被引量：3
- 2007年
- EDA技术是一种高级、快速、有效的电子设计工具,充分利用了计算机自动设计、仿真和测试功能。利用EDA技术对数字集成电路(IC)进行描述、建模和设计,简化了IC电路设计任务。文章通过设计序列检测器,介绍了利用ALTERA公司的QuartusⅡ平台,通过硬件设计语言(VHDL),基于FPGA进行数字电路设计、描述、编译、仿真,定制IC等主要流程,表明了运用EDA技术设计数字电路具有灵活性、可靠性和可扩展性,在硬件设计领域中必将得到很好的应用。
- 王本有孟坚苏守宝
- 关键词：电子设计自动化(EDA)FPGA/CPLD数字IC
- 一种基于改进的粒子系统的烟花模拟被引量：5
- 2009年
- 粒子系统是用来模拟不规则运动物体的一种比较有效的方法。该文首先阐述了粒子系统的基本原理，对烟花粒子系统的基本模型和燃放原理进行了分析。然后利用粒子系统的基本原理，结合烟花燃放的具体特点，建立了基于粒子系统与纹理映射的烟花动态模型．模拟了烟花从上升到爆炸，再到消失的过程。在已建好的模型中对烟花模型进行了改进，使得单个烟花在绽放后再次绽放成其他形状．从而提高了用粒子系统模拟烟花的灵活性。
- 汪继文张妍妍陆和军
- 关键词：粒子系统烟花模拟纹理映射
- 基于粒距和动态区间的粒子群权值调整策略被引量：10
- 2010年
- 由于标准粒子群优化(PSO)算法把惯性权值作为全局参数,因此很难适应复杂的非线性优化过程。针对这一问题,提出了一种基于粒距和动态区间的权值调整策略(PSSIW),根据粒子的粒距大小在动态区间内选取不同的权值,并通过区间的动态变化来控制算法的收敛速度。设计了四种不同的动态区间,并采用三个常用的标准测试函数测试不同区间对算法性能的影响。通过与标准粒子群算法比较发现,该策略提高了算法摆脱局部极值的能力,是一种新型全局收敛粒子群算法。
- 左旭坤苏守宝
- 关键词：粒子群优化算法惯性权值
- 粒子群优化技术的研究与应用进展被引量：20
- 2007年
- 粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术,它是通过粒子追随个体最优解和群体最优解来完成优化,且算法简单、易实现、参数少,具有较强的全局优化能力,可有效应用于科学与工程实践中。文中综述了PSO各种改进技术、研究热点问题及其应用进展情况并指出了PSO的发展趋势及未来研究方向。
- 苏守宝汪继文方杰
- 关键词：粒子群优化群智能
